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龙图腾网恭喜大湾区大学(筹)申请的专利多模态人脸防伪识别方法、装置和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119360425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411291598.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权多模态人脸防伪识别方法、装置和介质是由余梓彤;马英杰;林讯;解为成;沈琳琳设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态人脸防伪识别方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了多模态人脸防伪识别方法、装置和介质，应用于人脸识别技术领域，方法包括：获取模态提示集、任务提示和多模态人脸图像，模态提示集包括与图像模态相关的视觉提示，任务提示为与人脸防伪识别相关联的视觉提示；对模态提示集、任务提示和多模态人脸图像进行处理，得到视觉令牌序列和提示令牌序列，视觉令牌序列包括一个分类令牌和多个特征令牌，分类令牌为视觉变换器的全局标记，特征令牌为多模态人脸图像的向量表示，提示令牌序列包括多个提示令牌，提示令牌为与人脸防伪识别相关联的全局标记；根据视觉令牌序列和提示令牌序列结合神经网络模型进行人脸防伪识别，得到防伪识别结果。本申请提高人脸防伪识别的精度。

本发明授权多模态人脸防伪识别方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态人脸防伪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取模态提示集、任务提示和多模态人脸图像；所述模态提示集包括与图像模态相关的视觉提示，所述任务提示为与人脸防伪识别相关联的视觉提示，所述多模态人脸图像包括多个隶属于同一用户的人脸图像，各所述人脸图像的模态均不同；对所述模态提示集、所述任务提示和所述多模态人脸图像进行处理，得到视觉令牌序列和提示令牌序列；所述视觉令牌序列包括一个分类令牌和多个特征令牌，所述分类令牌为视觉变换器的全局标记，所述特征令牌为通过对所述多模态人脸图像中的像素块进行映射而得到的向量表示；所述提示令牌序列包括多个提示令牌，所述提示令牌为与人脸防伪识别相关联的全局标记；根据所述视觉令牌序列和所述提示令牌序列，结合预先训练的神经网络模型，进行人脸防伪识别，得到防伪识别结果；其中，所述神经网络模型包括若干个顺次连接的编码结构和分类器；对于最后一个编码结构，所述编码结构输出的视觉令牌特征序列作为所述分类器的输入；对于除了最后一个编码结构以外的其他编码结构，所述编码结构输出的视觉令牌特征序列作为下一个编码结构的视觉令牌序列，所述编码结构输出的提示令牌特征序列作为下一个编码结构的提示令牌序列；所述编码结构包括视觉变换器、门控适配模块和提示卷积模块，其中，所述视觉变换器用于对所述视觉令牌序列进行特征提取，得到视觉特征序列；所述门控适配模块用于通过预设的混合专家模型对所述视觉特征序列和所述提示令牌序列进行特征提取，得到混合拼接特征和混合视觉特征；所述视觉变换器还用于根据所述混合视觉特征和所述视觉特征序列，得到视觉令牌特征序列；所述提示卷积模块用于根据所述混合拼接特征和所述提示令牌序列，得到提示令牌特征序列；所述分类器用于根据所述视觉令牌特征序列进行人脸防伪识别，得到所述防伪识别结果；其中，所述混合专家模型包括若干个专家网络；所述通过预设的混合专家模型对所述视觉特征序列和所述提示令牌序列进行特征提取，得到混合拼接特征和混合视觉特征，包括：对所述视觉特征序列中的多个特征令牌进行卷积处理，得到多个卷积处理后的特征令牌；对多个所述卷积处理后的特征令牌和所述提示令牌序列进行拼接处理，得到所述混合拼接特征；对所述混合拼接特征进行基于乘积键值索引机制的门控处理，得到概率分布，所述概率分布用于表征各所述专家网络的贡献度；根据所述概率分布对至少一个所述专家网络进行激活处理，得到至少一个激活的专家网络；对于各所述卷积处理后的特征令牌，通过至少一个所述激活的专家网络对所述卷积处理后的特征令牌进行特征提取，得到所述卷积处理后的特征令牌对应的令牌特征表示；对所述视觉特征序列中的分类令牌和多个所述卷积处理后的特征令牌对应的令牌特征表示进行拼接处理，得到所述混合视觉特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大湾区大学(筹)，其通讯地址为：523808 广东省东莞市松山湖园区学府路3号A5栋19层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。